En los últimos años la presencia de la enfermedad del Dengue, el Zika y el Chikungunya ha aumentado en distintas regiones de Latinoamérica y ha provocado un gran número de pérdidas humanas debido al grado de mortalidad que tienen estas infecciones. En el Perú, la enfermedad del Dengue ha causado un gran número de muertes en distintas regiones del país. El origen del contagio de estas enfermedades es debido a la picadura de un tipo de mosquito denominado Aedes que trasmite estos 3 tipos de virus entre los seres humanos. Este mosquito suele estar presente en el mismo ambiente que el mosquito común denominado Culex. Por este motivo, el objetivo de esta investigación es desarrollar un modelo de inteligencia artificial que a partir de una imagen puede clasificar a los mosquitos Aedes y Culex. En la cual, mediante esta clasificación conocer la presencia del mosquito Aedes y tomar acciones preventivas. El presente trabajo es de tipo experimental, explicativo y de un enfoque cuantitativo con la implementación de las fases de adquisición de datos, pre procesamiento, construcción de 4 modelos de aprendizaje profundo que son VGG16, VGG19, ResNet50 y Vision Transformers. Por último como última fase la selección del mejor modelo. Los resultados indicaros que los 4 modelos son adecuados para esta tarea de clasificación. Sin embargo, el modelo de Vision Transformes es más óptimo por sus mejores resultados con un Accuracy de 97.98%, 97.93% de precisión, 97.73% de recall, 97.83% de F1-score, 97.94% de especificidad y un 97.99% de AUC.